AI Edu Tutor — 프로젝트 회의록 (2025-11-12)

1. 개요

  • 일자: 2025-11-12
  • 프로젝트: AI Edu Tutor
  • 회의 목적: AI 파트의 기능 중심 접근과 교육 커리큘럼 중심 접근 중 우선순위를 결정하기 위한 논의
  • 참석: 기재 없음
  • 키워드: AI 프로토타입, 글자 인식, 판별 기능, 교육 커리큘럼

2. 프로젝트 진행 현황 (상위 레벨)

2.1. 진행 상황 요약

  • AI 파트는 글자 인식/판별 기능을 중심으로 프로토타입을 먼저 구현하고, 이후 기능 안정화 단계에서 교육 커리큘럼으로 확장하는 방향을 채택함.

2.2. 주요 변경 사항(Architecture / Scenario / AI / DevOps / 클라이언트 등)

  • 기능 단위로 구현하면서 커리큘럼은 기능 안정화 이후 설계하기로 하고, 이미지 입력과 음성 피드백 구조를 핵심 기술 축으로 설정함.

2.3. 차주 또는 마일스톤 대비 위치

  • ‘자음·모음 조합’ 기반의 글자 생성 및 판별 기능을 1차 개발 대상으로 결정한 상태이며, 관련 입력/피드백 흐름을 다음 마일스톤으로 다듬는 중.

3. 논의 내용 (세부)

3.1. 기획 / 시나리오

  • 자음·모음 조합으로 글자를 만들고 AI가 판별하는 흐름을 중심으로 학습 시나리오를 구성하며, 이후 발음 평가와 문장 구성으로 확장할 계획.

3.2. 시스템 / 아키텍처 (UE5 / 서버 / AI 구조 포함)

  • 입력 이미지(칠판·필기) 처리, 판별 결과 피드백 루프, Whisper/음성 인식을 통한 정답 판단을 통합한 UE5 상호작용 구조로 정의.

3.3. 기술 구현 논의 (UE5·AI·DevOps 통합)

  • 필기 인식・발음 평가 함수, 이미지 기반 입력 처리, 결과 반환 및 피드백 루프, 마우스/터치/펜 입력 방식, 정확도 지표 추적 등을 검토.

3.4. 디자인 / UX / 리소스

  • 실제 칠판과 같은 UI에서 자음·모음 조합을 그릴 수 있도록 하고, 음성 피드백 결과를 시각화해 사용자 피드백을 강화함.

3.5. 일정 / 리스크 / 의사결정

  • 다음 회의까지 프로토타입 입력 처리 구조와 데이터셋 확보 여부를 점검하면서 교육 커리큘럼 시점을 확정함.

4. Action Items (단위별 책임·기한 명시)

UE5 (클라이언트)

  • [ ] 자음·모음 조합을 기반으로 하는 글자 생성 및 판별 프로토타입 흐름 구현 (담당: UE5 클라이언트팀, 기한: 2025-11-18)
  • [ ] 마우스/터치/펜 입력 방식과 피드백 UI를 UE5 상호작용으로 정의 (담당: UE5 클라이언트팀, 기한: 2025-11-19)

AI 팀

  • [ ] 판별 정확도 지표와 이미지/음성 데이터셋 검증을 위한 평가 파이프라인 구축 (담당: AI 팀, 기한: 2025-11-20)

기획 / PM

  • [ ] 커리큘럼 설계 착수 시점과 학습 플로우(읽기→쓰기→말하기) 연계 로드맵 정리 (담당: 기획팀, 기한: 2025-11-21)

DevOps / 문서 자동화

  • [ ] 입력 이미지/음성 스트리밍을 수용할 WebSocket 기반 데이터 수집 구조 정리 및 샘플 세트 확보 (담당: DevOps, 기한: 2025-11-20)

5. 의사결정(Decision Log)

자동화 시 Daily/Weekly DevLog와 연결될 핵심 구간

  • 결정 1: 글자 인식/판별 기능을 중심으로 AI 프로토타입을 우선 개발하는 방향 확정
  • 결정 2: 교육 커리큘럼은 기능 안정화 이후에 설계하기로 하고, 초기 단계에서는 측정 가능한 기능을 구축
  • 근거: 기능 단위로 구현하면 정확도/입력 방식에 집중할 수 있고, 커리큘럼은 안정화 후 확장 가능

6. 리스크 / 이슈

  • 기술 리스크: 필기 인식/발음 평가 정확도가 기대치에 못 미칠 경우 피드백 신뢰도 저하
  • 일정 리스크: 커리큘럼 설계 시점이 늦어질 경우 전체 학습 흐름 통합이 지연될 수 있음
  • 운영 리스크: 이미지/음성 데이터셋 확보와 크로스 입력 방식 테스트 자동화 필요
  • 필요 조치: 초기 프로토타입에서 정확도 확인, 입력 방식 테스트 루틴 구축, 커리큘럼 시점 명시

7. 참고 문서 / 산출물 링크

  • 관련 Figma: 없음
  • 관련 Notion: 없음
  • 관련 GitHub: 없음
  • 기타 참고 자료: 없음

8. 회고 (팀 관점)

8.1. 잘된 점 (Keep)

  • 기능 중심으로 실현 가능한 프로토타입을 먼저 정의해 다음 단계의 방향성을 확보한 점.

8.2. 문제점 (Problem)

  • 학습 플로우와 커리큘럼 경계를 명확히 정의하지 못해 일정 조율의 여지가 있음.

8.3. 개선/다음 단계 (Try)

  • 데이터/정확도 검증과 입력 방식 테스트를 완료한 뒤, 커리큘럼 설계 착수 시점을 확실히 잡고 공유.

results matching ""

    No results matching ""